Data Mining

Data Mining ermöglicht es, Muster in großen Datenbeständen zu erkennen. Die Muster werden hierbei mithilfe von Algorithmen gefunden, z.B. aufgrund von statistischer Relevanz. Gefundenen Muster (Modelle) können dann auf neue Daten angewendet werden, sodass Voraussagen zu diesen neuen Daten getroffen werden können.

Wir verwenden etablierte Verfahren zur Sicherstellung der Ergebnisqualität unserer Voraussagen. Die Ergebnisqualität validieren wir bereits vor dem produktiven Einsatz unserer Modelle. Zusätzlich prüfen wir die Qualität auch während des Produktiveinsatzes.

Je nach Problemstellung kommen verschiedene Datamining-Techniken zum Einsatz:

• Classification
• Clustering
• Collaborative Filtering
• Regression

Anwendungen von Data Mining sind beispielsweise

• Marketing: Kundensegmentierung, z.B. "was kauft ein Kunde, der schon Produkt X und Produkt Y im Warenkorb hat?"
• Selektion von Zielgruppen für Marketingaktionen. Z.B. 
  • "Welche Kunden springen bald ab"
  • "Welche Kunden kaufen nur, wenn sie einen Gutschein bekommen?"
• Welcher Energieverbrauch ist zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erwarten?
• Welcher Kunde ist kreditwürdig?

Als besonderes Highlight bieten wir unseren Kunden Echtzeitverarbeitung neuer Daten an. Beispielsweise kann in einem Internetshop direkt vor Eingabe der Zahlungsmodalitäten entschieden werden, ob ein Kunde die Bezahlung auf Rechnung angeboten bekommt oder nicht. Das zugrundeliegende Modell kann ebenfalls automatisch erlernt werden und passt sich regelmäßig an Veränderungen an (z.B. die Zahlungsmoral ändert sich).